Розгляд індустрії генеративного штучного інтелекту
Зі стрімким розвитком технології генеративного ШІ, пошукові системи зазнають глибокої трансформації та поступово перетворюються на інструменти інтелектуального виробництва. Зростання генеративного штучного інтелекту принесло новий простір для зростання галузі пошукових систем. Тоді як традиційні пошукові системи значною мірою покладаються на відповідність ключових слів, щоб показати користувачам ряд релевантних посилань, генеративний пошук ШІ руйнує цю модель. Він має не лише глибоке розуміння семантики та контексту, але він також може безпосередньо генерувати точні відповіді, надання користувачам безпрецедентного та зручного пошуку. У цій статті, ми представимо форму продукту, технічні принципи, і модель ринкової конкуренції генеративного пошуку ШІ, і проаналізувати його майбутні тенденції розвитку та виклики.
Огляд продукту Generative AI Search
В еволюції пошукових систем, Користувачі перенесли з пошуку ПК на пошук мобільних додатків, і поточне застосування великої модельної технології перетворило пошук у відкрите, генеративні інтелектуальні Q&Інтерактивний процес A та багатокруг, що суттєво підвищило інтерактивність та інтелект. Традиційні пошукові системи мають обмеження щодо точності результатів, Розуміння контексту користувача, Оновлення в режимі реального часу, та застосування генеративної технології AI. Вхід у генеративний етап пошуку AI, Пошук орієнтований на користувача, зосереджується на точно розумінні наміру пошуку, і прагне досягти безперебійної обробки завдань, з такими функціями, як семантичне розуміння, Персоналізована рекомендація, Перехресне модальне та міжмовне пошук, та генерація вмісту.
Основні типи генеративних пошукових продуктів AI включають:
Один - це пошук в Інтернеті. Пошук Інтернету - важлива форма генеративної пошукової системи AI, який в основному шукає величезну публічну інформацію в Інтернеті. Такі пошукові системи включають оновлені версії традиційних пошукових систем, наприклад, Байду (Baidu Search AI Discovery Edition), Microsoft (Новонароджений), Google (Бард). В той самий час, Він також охоплює деякі інноваційні пошукові програми AI на основі розмов, наприклад, як здивування AI та Myta AI, які продовжують залучати користувачів за допомогою інноваційних функцій за допомогою глибокої інтеграції технологій та досвіду користувачів, і намагайтеся кинути виклик позиції традиційних пошукових систем.
Другий - це вбудований пошук на платформі. Пошук платформи-ще один загальний тип генеративної пошукової системи AI. Зазвичай він існує як функціональний модуль платформи і спеціально розроблений для пошуку приватних даних у платформі. Основна перевага цього типу пошукової системи полягає в тому, що вона може використовувати велику кількість даних про поведінку користувачів, уподобання, Історичні записи пошуку та іншу інформацію, накопичену платформою, для надання користувачам індивідуальних результатів пошуку. Наприклад, Леонардо да Вінчі з Xiaohongshu використовує технологію AI для аналізу користувачів’ уподобання та потреби, Оптимізуйте результати пошуку, та надати точні рекомендації щодо вмісту.
Третій - внутрішній пошук підприємства. Внутрішній пошук-це втілення генеративних пошукових систем AI у програмах на рівні підприємства. В основному він стосується внутрішніх даних підприємства, наприклад, неструктуровані дані, такі як документи, електронні листи, звіти, тощо. Ці дані часто мають вирішальне значення для бізнес-операцій і прийняття рішень, але через його величезний обсяг і різноманітність форматів, Традиційним методам пошуку часто важко отримати та ефективно використати цю інформацію. Через поглиблене розуміння та обробку цих даних, ШІ-пошук може допомогти співробітникам ефективніше отримувати потрібну інформацію з величезних внутрішніх даних, тим самим покращуючи ефективність роботи та якість прийняття рішень.
Основні технічні принципи
Основні технології генеративних пошукових систем ШІ включають обробку природної мови (НЛП), глибоке навчання, і графіки знань. Ці технології дозволяють ШІ розуміти семантику запитів, вийти за межі відповідності ключових слів, і надавати користувачам точніші відповіді через контекстне об’єднання. Це робиться в кілька кроків:
1. Зрозумійте наміри запитів: Використовуйте технологію обробки природних мов, щоб точно зрозуміти наміри запитів користувачів та пробити обмеження традиційного узгодження ключових слів.
2. Отримання та обробка даних: Доступ до великої кількості джерел даних, У поєднанні з графіками знань або базами даних, Відповідну інформацію можна швидко відфільтрувати.
3. Генерувати відповіді: У поєднанні з генеративною технологією AI на основі великих моделей, Підсумовуйте результати запиту та генеруйте відповіді природною мовою, а не простим списком посилань.
4. Персоналізовані рекомендації: Налаштуйте персоналізовані результати пошуку на основі історичної поведінки користувача, уподобання, і контекст.
Генеративні пошукові системи AI забезпечують ефективні та точні пошукові рішення, глибоко інтегруючи традиційні пошукові системи з технологією семантичного розуміння AI, Поєднання специфічних доменних джерел даних та індексу баз даних, та використання великих можливостей генерації моделі, особливо при роботі зі складними запитами. Його основна конкурентоспроможність полягає в якості та кількості даних, та самостійні бази даних індексу є важливими для забезпечення точності та своєчасності вмісту, що є ключовим фактором для підвищення точності генеративних пошуків AI.
Порівняння між традиційним процесом пошуку та процесом пошуку AI
Основний механізм генеративного пошуку AI заснований на “Покоління вдосконалення пошуку” (Ганчірка), який поєднує в собі пошук традиційних API пошукових систем та самостійних баз даних індексів, і використовує великі моделі для читання та узагальнення вмісту для безпосереднього надання відповідей користувачам. В даний час, Пошукові продукти генеративного штучного інтелекту здебільшого покладаються на традиційні API пошукових систем як підтримку даних в Інтернеті, але не всі традиційні пошукові системи мають відкриті інтерфейси, і більшість стартапів використовують зовнішні інтерфейси Bing, такі як Perplexity, Секретна вежа, Мережа підприємств, тощо, і вітчизняні компанії, такі як Baidu і 360 не відкривати інтерфейси API. В той самий час, Такі API, як генеративні великі моделі, такі як ChatGPT, використовуються для висновків і генерації, семантичне розуміння, сортування, і процес проектування проблем здійснюються відповідно до різних бізнес-сценаріїв, і найбільш прийнятна модель розміру для кожного сценарію або процесу вибирається для висновку або генерації, такі як 360 AI пошук має 9 великі модельні дзвінки. Більшість пошукових стартапів зі штучним інтелектом матимуть деякі джерела даних та індекси у своїх власних конкретних сферах, щоб збільшити свою конкурентну диференціацію. Наприклад, Подкасти та бібліотеки Secret Tower AI, 360 оновив оригінальну базу даних індексу пошуку, тощо.
Конкурентний ландшафт на ринку
З постійним розвитком технологій штучного інтелекту, “генеративний ШІ + пошукова система” став новий трек, і конкуренція стає дедалі гострішою. На ринку пошукових систем з’явилися різноманітні продукти та програми, формування живої промислової екології. Кожен учасник підходить з різних рівнів і прагне зайняти місце.
Традиційні постачальники пошукових систем: Завдяки інтеграції технології AI для оптимізації традиційного пошуку, і в силу своїх переваг у технології, даних, і капітал, вони розширять свої конкурентні переваги у сфері генеративного ШІ, і в той же час займають важливе місце на ринку пошуку ШІ. Microsoft інтегрувала ChatGPT із пошуковими системами для запуску “Новий Bing”, яка вперше продемонструвала практику застосування та перспективи розвитку генеративного ШІ у сфері пошуку. Baidu запустив Wenxin Yiyan та інтегрував його у свій пошуковий сервіс.
Виробники великих моделей: Вийшов на сферу пошуку за допомогою генеративної технології ШІ, запустив інструменти, які поєднують розмову та пошук, і покладався на потужні технічні можливості для забезпечення підтримки основного алгоритму для пошуку ШІ. Наприклад, Пошуковий інструмент OpenAI AI SearchGPT може отримувати доступ до інформації з Інтернету в режимі реального часу, з метою надання користувачам більш своєчасної та точної інформації. Темна сторона Місяця запускає “Kimi Discovery Edition”, коли користувачі вводять ключове слово або запитання для пошуку, на головній сторінці відображаються підсумкові відповіді, згенеровані ШІ, і в правій частині сторінки є “Пошук в Інтернеті” колонка, який показує джерело веб-сторінки, включаючи зображення та зчитування AI.
Інтернет-продавці: Покладаючись на їх глибоку основу застосування та переваги, вони інтенсивно розгорнули генеративний пошук ШІ, і багато програм запустили служби, тісно пов’язані з пошуком AI. Наприклад, Штучний пошуковий продукт Zhihu, Пряма відповідь Zhihu, запустив функцію професійного пошуку; The “Інтелектуальний Q&А” сервіс запускається в рядку пошуку програми Kuaishou APP, а AI допомагає користувачам шукати відповідні запитання та відповідати на них. Навіть різні відділи однієї компанії намагаються запустити власні пошукові продукти штучного інтелекту. Наприклад, Douyin від ByteDance, Toutiao і Feishu досліджують різні потреби користувачів і сценарії. Feishu розробив локальну пошукову систему, щоб покращити зручність користувачів під час пошуку інформації, у той час як Douyin e-commerce оптимізував свою функцію пошуку посібника з покупок за допомогою технології ШІ.
Стартапи: Підніміться завдяки інноваційному досвіду користувача та можливостям швидкої ітерації, вливання нових життєвих сил на ринок пошуку та задоволення індивідуальних і професійних потреб. Наприклад, Quark отримав широку увагу та любов користувачів за спрощений дизайн продукту, єдине обслуговування, і відмінну продуктивність у сценаріях вертикальної сегментації. Такі постачальники, як здивування.
Майбутнє генеративного пошуку AI
Вибух технологій та додатків AI привело генеративну пошукову галузь AI на новий етап швидкого розвитку, І оскільки інноваційні продукти продовжують виникати, Генеративний пошук AI поступово переробляє ринковий ландшафт традиційних пошукових систем. За словами Гартнера, за 2026, Кількість відвідувань традиційних пошукових систем може зменшуватися 25%, в той час як кількість користувачів пошукових продуктів AI швидко зросте, Поступово наближається до порогу користувача суперпрофільних додатків. В той самий час, Форма генеративних пошукових продуктів AI була оновлена, а пошукові системи вже не обмежуються роллю інструментів збору інформації, але переходять до форми інтегрованих продуктів з обробки інформації, і прагнуть реалізувати перехресний досвід пошуку. У майбутньому, Генеративний пошук AI буде інтегрувати пошук, інтеграція, вдосконалення, і створення всебічного інтелектуального помічника та очоліть новий орієнтир у цій галузі.
Хоча генеративні пошукові системи AI показують чудові перспективи ринку, Їх розвиток все ще стикається з багатьма проблемами. З технічної точки зору, Існує значний розрив між вітчизняними продуктами та подібними іноземними продуктами з точки зору зрілості, Оригінальність та інноваційні здібності. З точки зору ринку, Шлях комерціалізації все ще досліджується, і зріла бізнес -модель ще не сформована, у поєднанні зі швидким зростанням обчислювальної електроенергії, що принесло серйозні проблеми. З точки зору даних, Відсутність високоякісної технології збору та обробки даних стало ключовим вузьким місцем, що обмежує подальшу розробку генеративної технології пошуку AI. У галузі безпеки, Питання конфіденційності та безпеки даних привернули багато уваги з боку користувачів, та такі проблеми, як повноваження та точність результатів пошуку, Захист конфіденційності користувачів, і вмісту автентичності потрібно терміново вирішити.
